トレース全体の問題を検出する
1つのトレースで、1つのリクエストで何が起きたかを確認できます。多くのトレースから問題を一度に検出するには — エラーがクラスター化している箇所、リクエストが低速であるかコストが高いか、および繰り返される障害パターン — [問題の検出] を使用します。MLflow は、Genie Code を使用してトレースを分析し、検出された内容を対処可能な問題にグループ化します。
問題を検出
- On the Traces tab, click Detect Issues (ツールバーの右上にあるスパークル) をクリックします。
- MLflow はトレースに対して Genie Code 分析を実行します。ベースラインメトリクスとトレースのボリュームを確立し、失敗または外れ値のトレースをトリアージして詳細に検査し、エージェントごとのコストのベースラインを計算して異常にフラグを立てた上で、検出結果のクラスタリングを行います。
- Issues tabで結果を確認します。各issueは関連するトレースをグループ化するため、代表的な例を開いて根本原因を究明できます。
分析はGenie Codeパネルで実行されるため、処理中の推論内容を確認したり、フォローアップの質問を送信して結果を詳しく調べたりすることができます。
スケジュール検出
新しいトレースが届いたときに問題の検出を続けるには、 Issues tabを開き、 Schedule detection をクリックします。MLflow が新しいトレースを分析する頻度の Cadence を設定し、オプションでトレース フィルターを追加して、分析対象をトラフィックの一部に絞り込みます。
その他のリソース
- Genie Codeで質問する — 自然言語でトレースを探索およびデバッグし、検出された問題以外の場当たり的な質問をします。
- トレースへのプログラムによるアクセス - SDK および SQL を使用して、プログラムでトレース データを検索、読み取り、分析します。
- トレースのエンリッチ: タグ、コンテキスト、およびフィードバック - トレースにメタデータを追加して、セグメント化およびグループ化できるようにします。
- 評価データセットの構築 — トレースを評価データセットに変換します。
次のステップ: カスタムトレースビューを構築する